농업부문, 기술 접근성 확대...효율성 '쑥'
Vina T&T 그룹의 응우옌 딘 뚱(CEO)은 농업의 디지털 전환에서 가장 큰 과제는 기술 자체가 아니라, 농가 단위에서의 접근성과 실제 적용 능력에 있다고 지적했다.
생산 구조가 분산되어 있고 투자 비용이 높다는 점을 고려할 때, AI나 통합 데이터 시스템과 같은 솔루션을 도입하려면 세심하게 맞춤화된 접근 방식이 필요하다.
Vina T&T 그룹은 회사가 핵심 기술 플랫폼에 투자한 뒤, 이를 협동조합과 농민들에게 사용이 간편한 스마트폰 애플리케이션 형태로 이전하는 모델을 도입했다. 이 과정에는 현장 기술 지원팀이 직접 농민들을 도와 생산 데이터를 기록하고 디지털화하는 실질적인 기술 지도가 동반된다.
이러한 방식은 각 출하물에 고유 식별 코드를 부여하는 스마트 이력 추적 시스템을 구현할 수 있게 하는 중요한 단계다. 국제 고객들은 QR 코드를 스캔함으로써 재배지 코드, 비료 시기, 해상 운송 중 컨테이너 온도 등 포괄적인 정보를 확인할 수 있어, 추적 가능하고 지속가능하게 생산된 농산물이 세계 시장에 진출하는 비전을 실현하고 있다.
Simexco Daklak 유한책임회사 지속가능농업개발부 응오 꾸옥 부장에 따르면, 이 회사는 커피 재배 농가와 협력해 토양 수분, 온도, 영양 상태를 실시간으로 모니터링하는 센서 시스템을 현장에 설치했다. 수집된 데이터는 커피 재배 농가가 관개 및 작물 관리를 보다 정밀하게 조정할 수 있게 해, 투입 비용을 줄이고 제품 품질을 높이는 데 기여하고 있다.
이 협력에 참여한 닥락성 에카오동의 농민 쩐 뚜언 단은 “복잡한 기술 시스템 전체를 이해할 필요 없이, 농민들은 스마트폰 앱과 현장 센서를 통해 제공되는 구체적인 지침만 따르면 돼 매우 편리하고 안심이 된다”고 말했다.
생산지의 디지털화로 모든 수출 커피 물량에는 이력 추적 코드가 부여되어, 개별 농민과 그들의 재배 방식까지 식별이 가능해졌다.
포괄적 데이터 인프라 구축 추진
농업환경부에 따르면, 현재 농업 디지털 전환의 가장 큰 병목 중 하나는 데이터의 단절과 파편화다. 작물, 축산, 수산, 임업 등 분야별 데이터베이스 구축 계획은 있으나, 대부분의 데이터가 표준화되어 있지 않고 상호운용성이 부족하며 실시간으로 업데이트되지 않는다. 드론이나 현장 센서 등에서 생성되는 데이터도 아직 완전히 수집·통합되지 못하고 있다.
MiSmart Technology(주) 쩐 티엔 프엉 대표는 현재 드론이 주로 기계화된 항공 작업, 즉 정기적인 살포에만 사용되고 있어, 정밀 농업에 기여하는 데 한계가 있다고 지적했다.
드론에 멀티스펙트럼 또는 적외선 카메라를 장착해 작물 스트레스를 감지할 수 있지만, 베트남에서는 학습 데이터와 분석 플랫폼 부족으로 이러한 활용이 드물다. 특히 드론이 생성한 데이터가 체계적으로 저장·활용되지 않아, 연구 및 정책 수립을 위한 디지털 데이터 자산 구축의 기회를 놓치고 있다.
프엉 대표는 “베트남은 드론이 부족한 것이 아니라, 이를 농업의 지능형 의사결정 도구로 전환할 데이터와 디지털 플랫폼이 부족하다"며 "드론, IoT, 위성 데이터를 연결하는 국가 농업 데이터 플랫폼을 개발하고, 식물생산보호국 등 관련 기관의 데이터를 표준화·개방하며, 공공-민간 협력을 통해 디지털 농업 생태계를 조성하고, AI 학습을 위한 국가 병해충 데이터셋을 구축해야 한다”고 강조했다.
TH 그룹 등 선도 기업의 실무 경험은 기술과 데이터 거버넌스를 결합한 통합적 접근의 효과를 보여준다. 품질관리 분야에서 쩐쭝미 TH그룹 품질보증부 차장은 현대 실험실 시스템이 분석 기능을 넘어 생산 전 과정의 데이터 허브 역할을 한다고 밝혔다.
원료, 수질, 완제품 샘플이 검사·디지털화되어 중앙 데이터 시스템에 통합됨으로써, 생산 과정 전반에 걸쳐 일관성, 신뢰성, 이력 추적성을 확보하고 있다. 그룹 경영진에 따르면, 농장, 낙농우, 사료 혼합 시스템, 실험실 검사 결과 등 모든 데이터가 회사의 중앙 데이터 플랫폼에 동기화된다.
이 기반 위에서 데이터 분석 도구와 AI가 실시간 생산 및 경영 의사결정을 지원한다. 내부 활용뿐 아니라 일부 데이터는 국가 데이터 플랫폼과 연계되어, 개방형 농업 데이터 생태계 구축에도 기여하고 있다.
농업환경부 산하 디지털전환국에 따르면, 2025년 말까지 수문기상, 토지, 작물생산 및 식물보호, 수산, 수산감시, 수자원, 분야별 통계, 환경, 원격탐사, 축산 및 수의, 협동조합 및 농촌개발 등 16개 주요 데이터베이스에 대한 기술 규정이 제정됐다.
레푸하 디지털전환국장은 “기술 인프라를 완비하고, 부처 데이터센터에 공통 데이터 모델을 설계·설치·배포했으며, 정보보안을 확보하고, 국가데이터센터와의 연계·통합·동기화 준비를 마쳤다"고 했다. 또한 관련 부서와 협력해 각 데이터베이스 그룹의 범위와 연계·동기화 방식을 정의했다고 밝혔다.
이러한 조건들은 농업 디지털 전환이 데이터 수집·인프라 구축 단계에서 데이터 기반 거버넌스와 운영 단계로 나아가는 데 필수적이며, 현대 농업의 글로벌 트렌드에 부합한다.
